AI辅助心理文献整理，最容易忽略哪些边界

检索范围：现场信号

工具只能总结它实际获得的材料。数据库、时间范围和语言偏差会直接影响结果。

研究团队用生成式工具快速整理大量心理健康论文。

证据等级：判断边界

个案报告、横断面研究和系统综述回答的问题不同，不能因为摘要语气相似就并列为同等证据。

这一部分需要和检索范围前后对照，才能看见条件如何传递。

模型幻觉：记录方式

生成式模型可能补出不存在的作者、量表或结论，关键引用必须回到原文核对。

这一部分需要和证据等级前后对照，才能看见条件如何传递。

敏感信息：常见误区

访谈原文、诊断资料与可识别个体的信息不应直接进入未确认数据边界的工具。

这一部分需要和模型幻觉前后对照，才能看见条件如何传递。

人工复核：比较条件

AI适合整理候选线索，最终判断仍应由理解研究方法与语境的人完成。

这一部分需要和敏感信息前后对照，才能看见条件如何传递。

人工复核之后，记录如何继续

围绕人工复核的记录应包含设备与系统、发生时间、资料来源、现场现象、已经尝试的调整，以及仍未确认的部分。这让后续协作可以从已有事实继续。